Comparaison de différentes techniques d`optimisation pour l

Apprentissage non-supervis´e
M´etaheuristiques d’optimisation
M´etaheuristiques et Clustering
Nos exp´erimentations
Comparaison de diff´erentes techniques
d’optimisation pour l’apprentissage non-supervis´e
Alexandre Bargeton Benjamin Dev`eze
Universit´e Pierre et Marie Curie
Pr´esentation du projet PRREC
Alexandre Bargeton, Benjamin Dev`eze Apprentissage et Optimisation

Apprentissage non-supervis´e
M´etaheuristiques d’optimisation
M´etaheuristiques et Clustering
Nos exp´erimentations
1Apprentissage non-supervis´e
Introduction
Etat de l’art
2M´etaheuristiques d’optimisation
Introduction
Etat de l’art
Analyse
3M´etaheuristiques et Clustering
Introduction
Recherche locale
4Nos exp´erimentations
Impl´ementation des m´etaheuristiques
Algorithme na¨ıf de clustering
Nos r´esultats
Conclusions
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Apprentissage non-supervis´e
M´etaheuristiques d’optimisation
M´etaheuristiques et Clustering
Nos exp´erimentations
Introduction
Etat de l’art
Apprentissage non-supervis´e
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Apprentissage non-supervis´e
M´etaheuristiques d’optimisation
M´etaheuristiques et Clustering
Nos exp´erimentations
Introduction
Etat de l’art
Probl´ematique
Donn´ees
Un langage de repr´esentation L
Nexemples xi, d´ecrits dans L
Objectif
Trouver une fonction ψqui `a chaque description de Lassocie
une classe Ci
Construire une organisation de l’espace de repr´esentation qui
soit compatible avec les exemples xi
Similarit´e intra-classe / Dissimilarit´e inter-classe
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M´etaheuristiques et Clustering
Nos exp´erimentations
Introduction
Etat de l’art
Formalisme attribut - valeur
Notation
Chaque exemple xi= (xi1, ..., xid )∈ A,Aest l’espace des
attributs
xil ∈ Al,Alun attribut
Types d’attribut
Symbolique, cat´egoriel : ensemble limitativement ´enum´erable
de valeurs symboliques avec ´eventuellement une notion d’ordre
Num´erique : entier ou r´eel
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